数据分析03 /基于pandas的数据清洗.级联.合并 目录 数据分析03 /基于pandas的数据清洗.级联.合并 1. 处理丢失的数据 2. pandas处理空值操作 3. 数据清洗案例 4. 处理重复的数据 5. 处理异常的数据 6. 级联 7. 合并操作 1. 处理丢失的数据 两种丢失的数据: 种类 None:None是对象类型,type(None):NoneType np.nan(NaN):是浮点型,type(np.nan):float 两种丢失数据的区别: object类型比floa…

数据分析04 /基于pandas的DateFrame进行股票分析.双均线策略制定 目录 数据分析04 /基于pandas的DateFrame进行股票分析.双均线策略制定 需求1:对茅台股票分析 需求2:双均线策略制定 需求1:对茅台股票分析 茅台股票分析 使用tushare包获取某股票的历史行情数据. tushare:财经数据接口包 pip install tushare 输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期. 输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期. 假如我从2010年1月1日开…

基于pandas python的美团某商家的评论销售数据分析 第一篇 数据初步的统计 本文是该可视化系列的第二篇 第三篇 数据中的评论数据用于自然语言处理 导入相关库 from pyecharts import Bar,Pie import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import time 数据清洗与简单统计 评论数据,其中包括一下几个字段 是否匿名,均价,评价(以去掉,后续会做一些关于这些评论…

Python数据分析工具:Pandas之Series Pandas概述Pandas是Python的一个数据分析包,该工具为解决数据分析任务而创建.Pandas纳入大量库和标准数据模型,提供高效的操作数据集所需的工具.Pandas提供大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.Pandas是字典形式,基于NumPy创建,让NumPy为中心的应用变得更加简单. 1.Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而…

使用pandas进行数据清洗 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用python进行数据清洗 目录: 数据表中的重复值 duplicated() drop_duplicated() 数据表中的空值/缺失值 isnull()&notnull() dropna() fillna() 数据间的空格 查看数据中的空格 去除数据中的空格 大小写转换 数据中的异常和极端值 replace() 更改数据格式 astype() to_datetime() 数据分组 cut() 数据分列 split()…

本节书摘来华章计算机<数据分析实战:基于EXCEL和SPSS系列工具的实践>一书中的第1章 ,第1.4节,纪贺元 著 更多章节内容可以访问云栖社区"华章计算机"公众号查看. 1.4 数据分析的流程 数据分析一般有数据采集.数据整理.制表.数据分析.数据呈现等多个阶段.当然,不是说每一个数据分析的过程都需要这些阶段,有的企业数据质量非常好,自然就不需要数据采集过程了:也有些数据分析并不怎么需要呈现过程.不过,为了方便读者理解,下面将介绍一个完整的流程. 1.4.1 数据采集…

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如何从基于pandas中某些列的值的DataFrame中选择行?在SQL中我将使用: select * from table where colume_name = some_value. 我试图看看熊猫文档,但没有立即找到答案.   要选择列值等于标量some​​_value的行,请使用==: df.loc[df['column_name'] == some_value] 要选择其列值在可迭代值some_values中的行,请使用isin: df.loc[df['column_name'].i…

Pandas--"大熊猫"基础 Series Series: pandas的长枪(数据表中的一列或一行,观测向量,一维数组...) Series1 = pd.Series(np.random.randn(4)) print Series1,type(Series1) print Series1.index print Series1.values 输出结果: 0 -0.676256 1 0.533014 2 -0.935212 3 -0.940822 dtype: float64 &l…

使用机器学习的方法进行人脸检测的第一步需要训练人脸分类器,这是一个耗时耗力的过程,需要收集大量的正负样本,并且样本质量的好坏对结果影响巨大,如果样本没有处理好,再优秀的机器学习分类算法都是零. 今年3月23日,微软公司在推特(Twitter)社交平台上推出了一个基于机器学习的智能聊天机器人Tay,Tay被设定为一个年龄为十几岁的女孩,主要目标受众是18岁至24岁的青少年.人们只需要@一下Tay,Tay就会追踪该用户的网名.性别.喜欢的食物.邮编.感情状况等个人信息.除了聊天,Tay还可以说笑话,…